大脑活动由振荡和宽带心律失常成分组成;然而,在运动研究中,人们更多地关注振荡感觉运动节律,而宽带心律失常脑电图 (EEG) 的时间动态仍未被探索。我们之前已经证明,宽带心律失常脑电图包含短距离和长距离时间相关性,这些相关性在运动过程中会发生显著变化。在本研究中,我们以之前的工作为基础,更深入地了解宽带脑电图中长距离时间相关性 (LRTC) 的这些变化,并将它们与文献中常见的众所周知的 alpha 振荡幅度 LRTC 进行对比。我们使用两个独立的 EEG 数据集(这两个数据集以两种不同的范式记录)来调查和验证五种不同类型的运动和运动想象任务期间 LRTC 的变化——我们的手指敲击数据集(包含单次自我发起的异步手指敲击)和公开可用的 EEG 数据集(包含提示的拳头和脚的连续运动和运动想象)。我们通过对单次试验 2 秒 EEG 滑动窗口进行去趋势波动分析,量化了宽带 LRTC 的瞬时变化。与静息状态相比,宽带 LRTC 在所有运动任务中均显著增加(p < 0.05)。相反,必须在较长的拼接 EEG 段上计算的 alpha 振荡 LRTC 显著下降(p < 0.05),与文献一致。这表明在运动和运动想象过程中,潜在的快速和慢速神经元无标度动力学是互补的。单次试验宽带 LRTC 在所有运动执行和想象任务中均具有较高的平均二元分类准确率,范围为 70.54 ± 10.03 % 至 76.07 ± 6.40 %,因此可用于脑机接口 (BCI)。因此,我们证明了新型运动神经相关性单次试验宽带 LRTC 在单个异步和提示连续运动-BCI 范式中的不同运动执行和想象任务中的普遍性、稳健性和可重复性,以及它与 LRTC 在 alpha 振荡幅度方面的对比行为。
摘要 - 网络威胁的快速发展已经超过了传统的检测方法,需要创新的措施,能够解决现代对手的适应性和复杂性。一个新颖的框架是构造的,利用时间相关图来建模恶意操作中固有的复杂关系和时间模式。该方法动态捕获的行为异常,提供了一种可靠的机制,可在实时场景中区分良性和恶意活动。广泛的实验证明了该框架在各种勒索软件家族中的有效性,其精度,召回和总体检测准确性始终如一。比较评估强调了其比传统的基于签名和启发式方法更好的表现,尤其是在处理多态性和以前看不见的勒索软件变体方面。该体系结构的设计考虑到可扩展性和模块化,确保与企业规模环境的兼容性,同时保持资源效率。对加密速度,异常模式和时间相关性的分析提供了对勒索软件运营策略的更深入的见解,从而验证了该框架对不断发展的威胁的适应性。该研究通过整合动态图分析和机器学习来推进网络安全技术,以在威胁检测中进行未来的创新。这项研究的结果强调了改变组织检测和减轻复杂网络攻击的方式的潜力。
超快电子显微镜提供了一种类似电影和时间的材料结构动力学的访问,但是到目前为止,基本原子运动或电子动力学的速度太快而无法解决。在这里,我们通过激光生成的Terahertz光的单光周期报告了透射电子显微镜中电子脉冲的全光控制,压缩和表征。这个概念提供了孤立的电子脉冲,并将透射电子显微镜的空间分辨率与通过激光光周期提供的时间分辨率合并。我们还报告了多电子状态的全光控制,并在时域中找到了实质性的两电子和三电子反相关。这些结果开辟了可能性原子和电子运动的可能性,以及它们在时空中基本维度上的量子相关性。
股票投资建议对于指导投资决策和管理投资量至关重要。最近的研究表明,时间相关模型(TRM)的潜力以产生过多的投资回报。然而,在完整的金融生态系统中,当前的TRM遭受了低信噪比(SNR)(SNR)的固有时间偏见,以及利用不适当的关系倾向和传播机制所引起的关系偏见。此外,分布在宏市场场景后面转移,使基础I.I.D.假设并限制TRM的概括能力。在本文中,我们先驱对上述问题对时间相关模式的有效学习的影响,并提出一种自动偏见的时间关系模型(ADB-TRM)对股票推荐。具体而言,ADB-TRM由三个主要成分组成,即(i)元学习的雅典形成了一个双阶段训练过程,内部部分可以缓解时间依赖性偏置和外部meta-learnernernernernernernernernernernernernernernernerner的分布,(II)自动抗逆向型的型号,(ii)自动化的型号的型模型,以适应性的型号的型模型,以适应性型号的型号,并介绍了对逆向型号的型号。对手培训和(iii)全球局部互动有助于从本地和全球分配的角度寻求相对不变的库存嵌入,以减轻分歧转移。在不同股票市场的三个数据集上进行的实验表明,ADB-TRM在累积和风险调整后的收益方面占28.41%和9.53%的最新技术。
‒ 1024 pixel SPAD array (32×32 pixel layout) ‒ Time-resolved and photon counting modes ‒ In-pixel TDC with 55ps timing resolution and ≈200ps FWHM instrument response function (IRF) ‒ Low median dark count rate ‒ Up to 700kfps transfer to PC (bit-depth dependent) ‒ Sync input from light source (user programmable) - 同步输出到例如光源(用户可编程频率) - 从扫描系统接受的输入以形成更高分辨率的图像
/ L / Argyris,J.H.,Warnhe,E.P。和Willam,K.J。,“根据有限元素的方法计算固体建筑物中的温度和水分场”,德国钢混凝土委员会,系列,第278期(1977)。
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目标。脑电图(EEG)是一项广泛使用的技术,用于记录脑部计算机界面(BCI)研究中的大脑活动,其中理解刺激与神经反应之间的编码解码关系是一个基本挑战。最近,与传统的BCI文献相比,在单审论中编码自然刺激的编码越来越兴趣,在该文献中,合成刺激的多试验表现很普遍。虽然已经对脑电图对自然语音的响应进行了广泛的研究,但这种刺激范围的脑电图对自然视频镜头的响应仍未得到充实。方法。我们收集了一个新的EEG数据集,主题被动地观看胶片剪辑,并提取一些与EEG信号在时间上相关的视频功能。但是,我们的分析表明,这些相关性主要是由视频中的摄影削减驱动的。为了避免与剪切相关的混杂,我们构建了另一个带有自然单拍视频的EEG数据集作为刺激,并提出了一组新的基于对象的功能。主要结果。我们证明,在没有射击的情况下,在捕获与脑电图信号的耦合时缺乏鲁棒性,并且提出的基于对象的功能显示出明显更高的相关性。此外,我们表明,与这些提出的特征获得的相关性并非主要由眼动驱动。此外,我们在匹配任务中定量验证了所提出的特征的优越性。意义。最后,我们评估这些提出的特征在多大程度上解释了受试者之间相干刺激反应的方差。这项工作为视频EEG分析的功能设计提供了宝贵的见解,并为视觉注意解码等应用铺平了道路。
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-kkn30 ORCID:https://orcid.org/0000-0001-7362-7849 内容未经 ChemRxiv 同行评审。许可:CC BY 4.0
我们引入了一个框架来计算开放量子系统动力学中可实现的时间相关性的上限,该上限通过对系统进行重复测量获得。由于这些相关性是由于环境充当内存资源而产生的,因此这些界限是与观察到的统计数据兼容的有效环境最小维度的见证。这些见证来自具有保证渐近收敛的半正定程序层次结构。我们计算涉及量子比特系统和量子比特环境的各种序列的非平凡界限,并将结果与产生相同结果序列的最佳已知量子策略进行比较。我们的结果提供了一种数值上可处理的方法来确定开放量子系统动力学中多时间概率分布的界限,并允许仅通过探测系统来见证有效环境维度。